R中马氏距离的最近邻匹配

我想使用R中的MatchIt包，使用带有卡尺的马氏距离来执行最近邻匹配。与马氏距离相关的

matchit

函数的以下两个参数中，我应该使用哪一个：

distance=“mahalanobis”

参数，或

mahvars

参数（例如

mahvars=c（“X1”、“X2”）

这两者有什么区别

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文件对此进行了简要说明（见第16页和第19页）：.

您应该使用后者。您需要使用

距离

参数来识别将用于形成卡尺的倾向分数。设置

mahvars

将对

mahvars

变量执行Mahalanobis距离匹配，倾向分数将基于主公式中的变量进行估计。然后可以指定

卡钳

参数，该参数以倾向评分的标准偏差为单位定义卡钳的宽度。

来自：

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设置

distance=“mahalanobis”

和

method=“nearest”

make

MatchIt

在不考虑倾向评分的情况下，使用马氏距离进行最近邻匹配。并且使用主公式中提供的协变量。

为了清楚起见，我尝试将每个治疗单位与最近（马氏距离最小）的对照组进行匹配，然后删减（即丢弃）匹配最近的邻居，该邻居位于某个（马氏距离）阈值之上。我的计划不涉及倾向性得分。但是，仔细阅读，我认为卡尺匹配通常指基于倾向性得分的切碎。我明白了。这在

匹配中是不可能的。